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基於感知訊號處理之強健型貝氏音樂資訊檢索與分析

為了解決Virtual piano classi的問題，作者洪暐桓 這樣論述：

本論文嘗試建立一強健型音樂資訊檢索系統的分析程序。將聽覺生理、聽覺心理與音樂期待三種感知概念融入音樂訊號處理中，以期對於音樂資訊有更強的描述力。此外，使用貝氏統計學的觀點來自動學習得到系統模型中的內涵性參數，可先從音樂樂理設定參數的初始機率分佈，再由觀測到的資料修正至合適的分佈。本論文所要論述的強健性可廣義的設定為：無論在何種系統層級之下，縱使系統輸入存在不可預期之變異性，系統仍可穩健地提供預期中的輸出。和弦進行辨識系統在音樂資訊檢索領域中扮演關鍵的核心角色，因而將以此系統為例進行論述。我們相信本論文的分析程序在音樂資訊檢索領域之應用中將具有一般性。 本論文首先提出一適用於音樂

訊號的修正型聽覺感知模型，並依此模型建立新式的音樂特徵。接著，提出一非監督式強健型貝氏和弦進行辨識系統，可辨識單一歌曲的和弦進行且不需任何的訓練資料。兩大部分皆應用於Beatles 13張專輯共180首歌的音樂資料庫，辨識的和弦種類為大小三和弦加無和弦共25種。實驗數據顯示與現存的系統比較皆具有相當優異的表現。